Predic‘ng Early-Onset Colorectal Cancer with Large Language Models
文章主要内容总结研究背景与目的：早发性结直肠癌（EoCRC，年龄<45岁）发病率逐年上升，但现有筛查指南推荐年龄为45岁，导致年轻患者确诊时多为晚期。研究旨在利用电子健康记录（EHR）数据，通过机器学习（ML）和大型语言模型（LLM）预测EoCRC，以实现早期干预。数据与方法：回顾性分析美国多个医疗系统的1,953例CRC患者，收集确诊前6个月的患者状况、实验室结果和观察数据。对比10种ML模型（